此数据基于中国区域1km逐月平均温度数据集(1952-2019年)(https://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/f45a3dc7-25a8-4494-8195-dcaec5d76c92) 计算,先对东北地区进行裁剪,然后通过求平均的方式将逐月数据计算为年数据,并根据实地观测数据进行了质量控制和验证。
| 采集时间 | 1952/01/01 - 2019/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 东北地区 |
| 数据量 | 1.2 GiB |
| 数据格式 | *.tif |
| 数据空间分辨率(/米) | 1km |
| 数据时间分辨率 | 年 |
| 坐标系 |
中国区域1km逐月平均温度数据集(1952-2019年)(https://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/f45a3dc7-25a8-4494-8195-dcaec5d76c92)
采用CAI方法生成1952—2019年中国气温表面(ChinaClim_time系列)数据,温度距平时间序列由气象站原始时间序列与30年正常值的比值和差值计算得出。结合每个气象站的经度、纬度、海拔、到最近海岸的距离、卫星驱动的距平(比率)、CRU距平(比率)和30年正常值,基于其地理坐标,应用TPS模型生成了1952.01-2019.12的温度距平面,其方法与ChinaClim_baseline类似。对于1952-2019年月距平/比值,采用不同的变量组合(经度、纬度、海拔、距最近海岸距离、CRU距平(比值)和30年正常值)构建了7个模型公式,并通过多年(1952-2019年)平均值的最小RMSE值来选择最优模型,以拟合11952-2000年温度距平面。ChinaClim_time序列是通过叠加(乘法)1952.01-2019.12的月度异常(比率)面和ChinaClim_baseline生成的。
然后对东北地区进行裁剪,通过求平均的方式将逐月数据计算为年数据,并根据实地观测数据进行了质量控制和验证。
数据显著改善了降水估算精度,该数据集适用于气候变化时空格局及其生态环境响应的研究。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022FY100700 | 东北高纬度多年冻土本底及冻融灾害调查 | 基础资源调查项目 |
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | Tavg_1952.tif | 18.7 MiB |
| 2 | Tavg_1953.tif | 18.7 MiB |
| 3 | Tavg_1954.tif | 18.7 MiB |
| 4 | Tavg_1955.tif | 18.7 MiB |
| 5 | Tavg_1956.tif | 18.7 MiB |
| 6 | Tavg_1957.tif | 18.7 MiB |
| 7 | Tavg_1958.tif | 18.7 MiB |
| 8 | Tavg_1959.tif | 18.7 MiB |
| 9 | Tavg_1960.tif | 18.7 MiB |
| 10 | Tavg_1961.tif | 18.7 MiB |
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